熵权法求权重原理详细步骤附matlab代码

Posted 2020-12-08 eudemonia8023

熵权法是一种在综合考虑各因素提供信息量的 基础上计算一个综合指标的数学方法。作为客观综合定权法，其主要根据各指标传递给决策者的信息量大小来确定权重。根据信息论基本原理，信息是系统有序程度的度量；而熵则是系统无序程度的度量。因此，可用系 统熵来反映其提供给决策者的信息量大小，系统熵可通过熵权法得到。

熵值法确定权重的基本步骤：

1. 选取n个样本，m个指标，则为第i个样本的第j个指标的数值（i=1, 2…, n; j=1,2,…, m）；
2. 指标的归一化处理：异质指标同质化
   由于各项指标的计量单位并不统一，因此在用它们计算综合指标前，先要对它们进行标准化处理，即把指标的绝对值转化为相对值，并令，从而解决各项不同质指标值的同质化问题。而且，由于正向指标（极大型指标）和负向指标（极小型指标）数值代表的含义不同（正向指标数值越高越好，负向指标数值越低越好），因此，对于高低指标我们用不同的算法进行数据标准化处理。其具体方法如下:
   正向指标:
   
   负向指标:
   
   则为第i个样本的第j个指标的数值（i=1, 2…, n; j=1, 2,…, m）。为了方便起见，归一化后的数据仍记为;   其他类型指标如下图所示，在运行程序中有对应处理代码。

           3.计算第j项指标下第i个样本占该指标的比重：

           4.计算第j项指标的熵值：其中. 满足;

           5.计算信息熵冗余度：

           6.计算各项指标的权值：

           7. 计算各样本的综合得分：

       运行代码：

clc;clear;
%  实现用熵值法求各指标(列）的权重及各数据行的得分
% x为原始数据矩阵, 一行代表一个样本, 每列对应一个指标
% s返回各行得分, w返回各列权重
load(‘data_water_quality.mat‘)%载入数据
x=X;     %X为工作表中的样本数据
%% 数据的正向化处理
[n,m]=size(x); % X中有n个样本, m个指标
disp([‘共有‘ num2str(n) ‘个评价对象, ‘ num2str(m) ‘个评价指标‘]) 
Judge = input([‘这‘ num2str(m) ‘个指标是否需要经过正向化处理，需要请输入1 ，不需要输入0：  ‘]);

if Judge == 1
    Position = input(‘请输入需要正向化处理的指标所在的列，例如第2、3、6三列需要处理，那么你需要输入[2,3,6]： ‘); %[2,3,4]
    disp(‘请输入需要处理的这些列的指标类型（1：极小型， 2：中间型， 3：区间型） ‘)
    Type = input(‘例如：第2列是极小型，第3列是区间型，第6列是中间型，就输入[1,3,2]：  ‘); %[2,1,3]
    % 注意，Position和Type是两个同维度的行向量
    for i = 1 : size(Position,2)  %这里需要对这些列分别处理，因此我们需要知道一共要处理的次数，即循环的次数
        X(:,Position(i)) = Positivization(X(:,Position(i)),Type(i),Position(i));
    % Positivization是我们自己定义的函数，其作用是进行正向化，其一共接收三个参数
    % 第一个参数是要正向化处理的那一列向量 B(:,Position(i))   X(:,n)表示取第n列的全部元素
    % 第二个参数是对应的这一列的指标类型（1：极小型， 2：中间型， 3：区间型）
    % 第三个参数是告诉函数我们正在处理的是原始矩阵中的哪一列
    % 该函数有一个返回值，它返回正向化之后的指标，我们可以将其直接赋值给我们原始要处理的那一列向量
    end
    disp(‘正向化后的矩阵 X =  ‘)
    disp(X)
end
%% 数据的归一化处理
% Matlab2010b,2011a,b版本都有bug,需如下处理. 其它版本直接用[X,ps]=mapminmax(x‘,0,1);即可

[B,ps]=mapminmax(X‘);
ps.ymin=0.002; % 归一化后的最小值
ps.ymax=0.996; % 归一化后的最大值
ps.yrange=ps.ymax-ps.ymin; % 归一化后的极差,若不调整该值, 则逆运算会出错
B=mapminmax(X‘,ps);
% mapminmax(‘reverse‘,xx,ps); % 反归一化, 回到原数据
B=B‘;  % B为归一化后的数据
%% 计算第j个指标下，第i个记录占该指标的比重p(i,j)
for i=1:n
    for j=1:m
        p(i,j)=B(i,j)/sum(X(:,j));
    end
end
%% 计算第j个指标的熵值e(j)
k=1/log(n);
for j=1:m
    e(j)=-k*sum(p(:,j).*log(p(:,j)));
end
d=ones(1,m)-e;  % 计算信息熵冗余度
w=d./sum(d);    % 求权值w
s=w*p‘;         % 求综合得分[code]
disp("信息冗余度为");disp(d)
disp("各样本综合得分s为");disp(s);
disp("各指标权重w为");disp(w);

     正向化函数代码

（1）Positivization

% function [输出变量] = 函数名称(输入变量）  
% 函数的中间部分都是函数体
% 函数的最后要用end结尾
% 输出变量和输入变量可以有多个，用逗号隔开
% function [a,b,c]=test(d,e,f)
%     a=d+e;
%     b=e+f;
%     c=f+d;
% end
% 自定义的函数要单独放在一个m文件中，不可以直接放在主函数里面（和其他大多数语言不同）

function [posit_x] = Positivization(x,type,i)
% 输入变量有三个：
% x：需要正向化处理的指标对应的原始列向量
% type： 指标的类型（1：极小型， 2：中间型， 3：区间型）
% i: 正在处理的是原始矩阵中的哪一列
% 输出变量posit_x表示：正向化后的列向量
    if type == 1  %极小型
        disp([‘第‘ num2str(i) ‘列是极小型，正在正向化‘] )
        posit_x = Min2Max(x);  %调用Min2Max函数来正向化
        disp([‘第‘ num2str(i) ‘列极小型正向化处理完成‘] )
        disp(‘~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~分界线~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~‘)
    elseif type == 2  %中间型
        disp([‘第‘ num2str(i) ‘列是中间型‘] )
        best = input(‘请输入最佳的那一个值： ‘);
        posit_x = Mid2Max(x,best);
        disp([‘第‘ num2str(i) ‘列中间型正向化处理完成‘] )
        disp(‘~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~分界线~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~‘)
    elseif type == 3  %区间型
        disp([‘第‘ num2str(i) ‘列是区间型‘] )
        a = input(‘请输入区间的下界： ‘);
        b = input(‘请输入区间的上界： ‘); 
        posit_x = Inter2Max(x,a,b);
        disp([‘第‘ num2str(i) ‘列区间型正向化处理完成‘] )
        disp(‘~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~分界线~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~‘)
    else
        disp(‘没有这种类型的指标，请检查Type向量中是否有除了1、2、3之外的其他值‘)
    end
end

（2）Inter2Max

function [posit_x] = Inter2Max(x,a,b)
    r_x = size(x,1);  % row of x 
    M = max([a-min(x),max(x)-b]);
    posit_x = zeros(r_x,1);   %zeros函数用法: zeros(3)  zeros(3,1)  ones(3)
    % 初始化posit_x全为0  初始化的目的是节省处理时间
    for i = 1: r_x
        if x(i) < a
           posit_x(i) = 1-(a-x(i))/M;
        elseif x(i) > b
           posit_x(i) = 1-(x(i)-b)/M;
        else
           posit_x(i) = 1;
        end
    end
end

（3）Mid2Max

function [posit_x] = Mid2Max(x,best)
    M = max(abs(x-best));
    posit_x = 1 - abs(x-best) / M;
end

（4）Min2Max

function [posit_x] = Min2Max(x)
    posit_x = max(x) - x;
     %posit_x = 1 ./ x;    %如果x全部都大于0，也可以这样正向化
end

 

运行结果如下图所示：